README.md

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library_name: transformers
tags:
- gemma
- text-generation
- transformers
- custom-trained
- instruction-tuned
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# Model Card for JMK001/gemma-3-270m-oig-transformers-merged

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

Un modèle Gemma-3-270M optimisé et fusionné, spécialement adapté pour le traitement de texte et la génération de contenu.

## Model Details

### Model Description

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

Ce modèle est une version optimisée de Gemma-3-270M qui a été fusionnée et fine-tunée sur des données d'instruction OIG (Open Instruction Generalist) pour améliorer ses capacités de compréhension et de génération de texte. Le modèle offre un bon équilibre entre performance et efficacité computationnelle.

- **Developed by:** JMK
- **Funded by [optional]:** OVerAI
- **Shared by [optional]:** JMK
- **Model type:** Transformer-based Language Model
- **Language(s) (NLP):** Multilingue (dominante anglaise)
- **License:** Custom (consulter la licence originale Gemma)
- **Finetuned from model [optional]:** Gemma-3-270M

### Model Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the model. -->

- **Repository:** [Lien vers le dépôt GitHub si disponible]
- **Paper [optional]:** [Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology]
- **Demo [optional]:** [Lien vers démo Hugging Face Spaces si disponible]

## Uses

<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->

### Direct Use

<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->

- Génération de texte
- Réponse à des questions
- Rédaction de contenu
- Assistance conversationnelle
- Résumé de texte

### Downstream Use [optional]

<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->

- Chatbots spécialisés
- Systèmes de support client
- Outils d'aide à la rédaction
- Applications éducatives
- Analyse de sentiment

### Out-of-Scope Use

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->

- Génération de contenu illégal ou nuisible
- Conseils médicaux ou juridiques
- Prise de décisions critiques
- Désinformation
- Contenu à caractère sexuel explicite

## Bias, Risks, and Limitations

<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->

Comme tous les modèles de langue, ce modèle peut présenter des biais présents dans les données d'entraînement. Les limitations incluent :

- Connaissance limitée aux événements postérieurs à la date d'entraînement
- Possibilité de générer des informations inexactes
- Sensibilité aux formulations des prompts
- Biais culturels et linguistiques

### Recommendations

<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->

Les utilisateurs doivent :
- Vérifier les informations importantes générées par le modèle
- Être conscients des limitations potentielles
- Utiliser le modèle de manière éthique et responsable
- Mettre en place des filtres de contenu appropriés

## How to Get Started with the Model

Utilisez le code suivant pour commencer avec le modèle :

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_name = "JMK001/gemma-3-270m-oig-transformers-merged"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Génération de texte
input_text = "Explain the concept of machine learning:"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))